参数超万亿：阿里发布通义千问最强 AI 大模型 Qwen3-Max 正式版，性能全面领先

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9月24日，阿里云正式发布其最新一代超大规模语言模型——Qwen3-Max，标志着通义千问系列在AI大模型领域的又一次重大突破。作为目前通义团队推出的参数规模最大、综合能力最强的模型，Qwen3-Max在知识理解、逻辑推理、编程能力、多语言处理以及智能体任务执行等多个维度均达到行业领先水平，进一步巩固了阿里云在生成式AI领域的技术领先地位。

此次发布的正式版 Qwen3-Max-Instruct 在指令遵循与人类偏好对齐方面进行了深度优化，尤其在代码生成和智能体应用表现上实现显著提升。根据官方披露，在权威评测平台LMArena的文本排行榜中，该模型预览版本已稳居全球前三，甚至超越部分传闻中的GPT-5相关变体，展现出强大的竞争力。而在专门评估真实编程问题解决能力的SWE-Bench Verified测试中，Qwen3-Max-Instruct取得了高达69.6分的优异成绩，跻身全球顶尖代码大模型行列。

更令人瞩目的是其在智能体工具调用方面的卓越表现。在高难度基准测试Tau2-Bench中，Qwen3-Max-Instruct以74.8分的成绩力压Claude Opus 4与DeepSeek-V3.1等强劲对手，实现了在复杂任务自动化场景下的关键突破。这表明该模型不仅能理解自然语言指令，还能高效调度外部工具完成多步骤操作，为未来AI Agent的发展提供了强有力的技术支撑。

除了已发布的Instruct版本，阿里云还透露正在训练中的“思考型”增强版本——Qwen3-Max-Thinking，已在多个高挑战性数学推理任务中展现惊人潜力。通过集成代码解释器并采用并行测试时计算技术，该版本在AIME 25、HMMT等极具难度的数学竞赛级基准测试中均取得满分（100%准确率），预示着其在复杂逻辑推理和动态问题求解方面的巨大前景，预计将在不久后向公众开放。

从技术架构来看，Qwen3-Max整体参数规模超过1万亿（1T），预训练阶段使用了高达36万亿tokens的数据量，延续了Qwen3系列的MoE（Mixture of Experts）结构设计，并引入global-batch load balancing loss机制，确保训练过程高度稳定。整个预训练流程未出现任何loss尖刺，也无需回退或调整数据分布，体现了极高的工程控制能力。同时，在PAI-FlashMoE系统的多级流水并行优化下，模型训练效率大幅提升，MFU（Model FLOPs Utilization）相较前代提升达30%。

针对长序列处理需求，Qwen3-Max采用了创新的ChunkFlow策略，在支持长达100万token上下文的同时，相比传统序列并行方案吞吐性能提升3倍。此外，借助SanityCheck、EasyCheckpoint及调度链路优化等多项容错与运维技术，系统在超大规模集群运行中因硬件故障导致的时间损耗仅为前代模型的五分之一，极大提升了训练稳定性与资源利用率。

目前，用户可通过官方平台体验Qwen3-Max的强大功能：访问 [QwenChat](https：//chat.qwen.ai) 进行对话交互，或通过阿里云百炼平台 [Model Studio](https：//help.aliyun.com/zh/model-studio/models#qwen-max-cn-bj) 调用API进行企业级集成应用。随着这一顶级模型的逐步开放，预计将推动更多AI原生应用在金融、教育、研发等领域的落地发展。

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